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        <title>3.2 技术实现 · GitBook</title>
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        <li class="chapter " data-level="1.1" data-path="../">
            
                <a href="../">
            
                    
                    《锦绣前程——云端就业数据可视化及预测分析平台》信息可视化类开发文档
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2" data-path="../zuo_pin_gai_shu/">
            
                <a href="../zuo_pin_gai_shu/">
            
                    
                    作品概述
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.1" data-path="../zuo_pin_gai_shu/11xiang_mu_gai_shu.html">
            
                <a href="../zuo_pin_gai_shu/11xiang_mu_gai_shu.html">
            
                    
                    1.1项目概述
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.2" data-path="../zuo_pin_gai_shu/12xiang_mu_liang_dian_ff1a.html">
            
                <a href="../zuo_pin_gai_shu/12xiang_mu_liang_dian_ff1a.html">
            
                    
                    1.2项目亮点：
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.2.3" data-path="../zuo_pin_gai_shu/13zheng_ti_suo_fang_xiao_guo_tu.html">
            
                <a href="../zuo_pin_gai_shu/13zheng_ti_suo_fang_xiao_guo_tu.html">
            
                    
                    1.3整体缩放效果图
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3" data-path="../wen_ti_yu_tiao_zhan/">
            
                <a href="../wen_ti_yu_tiao_zhan/">
            
                    
                    问题与挑战
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.1" data-path="../wen_ti_yu_tiao_zhan/21_wen_ti_lai_yuan.html">
            
                <a href="../wen_ti_yu_tiao_zhan/21_wen_ti_lai_yuan.html">
            
                    
                    2.1 问题来源
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.2" data-path="../wen_ti_yu_tiao_zhan/22_jie_jue_he_xin_wen_ti.html">
            
                <a href="../wen_ti_yu_tiao_zhan/22_jie_jue_he_xin_wen_ti.html">
            
                    
                    2.2 解决核心问题
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.3" data-path="../wen_ti_yu_tiao_zhan/23_jie_jue_fang_fa_gai_shu.html">
            
                <a href="../wen_ti_yu_tiao_zhan/23_jie_jue_fang_fa_gai_shu.html">
            
                    
                    2.3 解决方法概述
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.3.4" data-path="../wen_ti_yu_tiao_zhan/24_xian_shi_yi_yi.html">
            
                <a href="../wen_ti_yu_tiao_zhan/24_xian_shi_yi_yi.html">
            
                    
                    2.4 现实意义
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.4" data-path="./">
            
                <a href="./">
            
                    
                    具体设计流程与技术实现说明
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.4.1" data-path="31_fang_an_she_ji.html">
            
                <a href="31_fang_an_she_ji.html">
            
                    
                    3.1 方案设计
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter active" data-level="1.4.2" data-path="32_ji_zhu_shi_xian.html">
            
                <a href="32_ji_zhu_shi_xian.html">
            
                    
                    3.2 技术实现
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.5" data-path="../shu_ju_jie_guo_fen_xi/">
            
                <a href="../shu_ju_jie_guo_fen_xi/">
            
                    
                    数据结果分析
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.5.1" data-path="../shu_ju_jie_guo_fen_xi/41guang_zhou.html">
            
                <a href="../shu_ju_jie_guo_fen_xi/41guang_zhou.html">
            
                    
                    4.1广州
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.6" data-path="../bu_shu_yu_ying_yong_chang_jing/">
            
                <a href="../bu_shu_yu_ying_yong_chang_jing/">
            
                    
                    部署与应用场景
            
                </a>
            

            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="1.6.1" data-path="../bu_shu_yu_ying_yong_chang_jing/51_fang_wen_ji_bu_shu_fang_fa.html">
            
                <a href="../bu_shu_yu_ying_yong_chang_jing/51_fang_wen_ji_bu_shu_fang_fa.html">
            
                    
                    5.1 访问及部署方法
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.6.2" data-path="../bu_shu_yu_ying_yong_chang_jing/52_zhu_yao_cao_zuo_shuo_ming.html">
            
                <a href="../bu_shu_yu_ying_yong_chang_jing/52_zhu_yao_cao_zuo_shuo_ming.html">
            
                    
                    5.2 主要操作说明
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.6.3" data-path="../bu_shu_yu_ying_yong_chang_jing/53_ying_yong_chang_jing.html">
            
                <a href="../bu_shu_yu_ying_yong_chang_jing/53_ying_yong_chang_jing.html">
            
                    
                    5.3 应用场景
            
                </a>
            

            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.7" data-path="../zong_jie_yu_zhan_wang.html">
            
                <a href="../zong_jie_yu_zhan_wang.html">
            
                    
                    总结与展望
            
                </a>
            

            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1.8" data-path="../can_kao_wen_xian.html">
            
                <a href="../can_kao_wen_xian.html">
            
                    
                    参考文献
            
                </a>
            

            
        </li>
    

    

    <li class="divider"></li>

    <li>
        <a href="https://www.gitbook.com" target="blank" class="gitbook-link">
            Published with GitBook
        </a>
    </li>
</ul>


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    <!-- Title -->
    <h1>
        <i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i>
        <a href=".." >3.2 技术实现</a>
    </h1>
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                                <section class="normal markdown-section">
                                
                                <h2 id="3-2">3.2 &#x6280;&#x672F;&#x5B9E;&#x73B0; </h2>
<h3 id="3-2-1">3.2.1 &#x6570;&#x636E;&#x83B7;&#x53D6; </h3>
<p><strong>1&#x3001;&#x6570;&#x636E;&#x6765;&#x6E90;&#xFF08;&#x4EE5;&#x4E0B;&#x7684;&#x57CE;&#x5E02;&#x6307;&#x7684;&#x662F;34&#x4E2A;&#x4E3B;&#x8981;&#x57CE;&#x5E02;(&#x542B;&#x5927;&#x90E8;&#x5206;&#x7701;&#x4F1A;&#x57CE;&#x5E02;&#x4E0E;&#x4E00;&#x4E9B;&#x70ED;&#x95E8;&#x57CE;&#x5E02;)&#xFF09;&#xFF1A;</strong></p>
<p>&#x2460;&#x57CE;&#x5E02;&#x7684;&#x5C97;&#x4F4D;&#x62DB;&#x8058;&#x4FE1;&#x606F;&#xFF08;&#x6240;&#x5728;&#x57CE;&#x5E02;&#xFF0C;&#x804C;&#x4F4D;&#x540D;&#x79F0;&#xFF0C;&#x56E2;&#x961F;&#x89C4;&#x6A21;&#xFF0C;&#x5B66;&#x5386;&#x8981;&#x6C42;&#xFF0C;&#x7ECF;&#x9A8C;&#x8981;&#x6C42;&#xFF0C;&#x5DE5;&#x8D44;&#xFF0C;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x6027;&#x8D28;&#xFF0C;&#x516C;&#x53F8;&#x7C7B;&#x578B;&#xFF0C;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x7279;&#x70B9;&#xFF0C;&#x8BE6;&#x7EC6;&#x4FE1;&#x606F;&#xFF09;</p>
<p>-&gt; &#x62C9;&#x52FE;&#x7F51; <a href="https://www.lagou.com/" target="_blank">https://www.lagou.com/</a></p>
<p>-&gt; boss&#x76F4;&#x8058;&#x7F51; <a href="https://www.zhipin.com/guangzhou/?ka=header-home" target="_blank">https://www.zhipin.com/guangzhou/?ka=header-home</a></p>
<p>&#x2461;&#x57CE;&#x5E02;&#x623F;&#x4EF7;&#x76F8;&#x5173;&#x6570;&#x636E; &#xFF08;&#x8FD1;&#x671F;&#x5E73;&#x5747;&#x623F;&#x4EF7;&#x3001;&#x623F;&#x4EF7;&#x6536;&#x5165;&#x6BD4;&#xFF09;</p>
<p>-&gt; &#x805A;&#x6C47;&#x6570;&#x636E; <a href="https://fangjia.gotohui.com/" target="_blank">https://fangjia.gotohui.com/</a></p>
<p>-&gt; &#x623F;&#x4EF7;&#x7F51; <a href="http://gz.fangjia.com/" target="_blank">http://gz.fangjia.com/</a></p>
<p>&#x2462;&#x57CE;&#x5E02;&#x5C31;&#x4E1A;&#x4E0E;&#x5931;&#x4E1A;&#x4EBA;&#x6570;&#x76F8;&#x5173;&#x6570;&#x636E;</p>
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<th>for city_name in city_list: time.sleep(2) city_total=dict() for pn in [1,2,3]: #[i for i in range(1,5)] print(pn) temp_url=&apos;<a href="https://www.lagou.com/wn/jobs?fromSearch=true&amp;pn=&apos;+str(pn)+&apos;&amp;city=&apos;+city_name" target="_blank">https://www.lagou.com/wn/jobs?fromSearch=true&amp;pn=&apos;+str(pn)+&apos;&amp;city=&apos;+city_name</a> browser.get(temp_url) action = ActionChains(browser) job_elements=browser.find_elements(By.XPATH,&apos;//<em>[@id=&quot;jobList&quot;]/div[1]/div[@class=&quot;item__10RTO&quot;]&apos;) for j in range(len(job_elements)): company_dict = dict() time.sleep(1) try: one_job= browser.find_elements(By.XPATH, &apos;//</em>[@id=&quot;jobList&quot;]/div[1]/div[@class=&quot;item<strong>10RTO&quot;]&apos;)[j] #&#x6B64;&#x5904;&#x5FC5;&#x987B;&#x8981;&#x91CD;&#x65B0;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x4E00;&#x6B21;&#xFF0C;&#x4E0D;&#x7136;&#x4F1A;&#x62A5;web&#x5143;&#x7D20;&#x4E0D;&#x7A33;&#x5B9A;&#x7684;&#x9519;&#x8BEF; time.sleep(0.5) company = one_job.find_element(By.XPATH, &apos;.//div[1]/div[2]/div[1]/a&apos;).text company_dict[&apos;com_name&apos;]=company except: company_dict[&apos;com_name&apos;] = &apos;&apos; try: one_job =browser.find_elements(By.XPATH,&apos;//*[@id=&quot;jobList&quot;]/div[1]/div[@class=&quot;item</strong>10RTO&quot;]&apos;)[j] # &#x6B64;&#x5904;&#x5FC5;&#x987B;&#x8981;&#x91CD;&#x65B0;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x4E00;&#x6B21;&#xFF0C;&#x4E0D;&#x7136;&#x4F1A;&#x62A5;web&#x5143;&#x7D20;&#x4E0D;&#x7A33;&#x5B9A;&#x7684;&#x9519;&#x8BEF; time.sleep(0.5) inf = one_job.find_element(By.XPATH, &apos;.//div[1]/div[2]/div[2]&apos;).text inf_list=inf.split(&apos;/&apos;) company_dict[&apos;type&apos;]=inf_list[0].strip() company_dict[&apos;nop&apos;]=inf_list[-1].strip() except: company_dict[&apos;type&apos;] =&apos;&apos; company_dict[&apos;nop&apos;] = &apos;&apos; try: one_job = browser.find_elements(By.XPATH, &apos;//<em>[@id=&quot;jobList&quot;]/div[1]/div[@class=&quot;item<strong>10RTO&quot;]&apos;)[j] # &#x6B64;&#x5904;&#x5FC5;&#x987B;&#x8981;&#x91CD;&#x65B0;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x4E00;&#x6B21;&#xFF0C;&#x4E0D;&#x7136;&#x4F1A;&#x62A5;web&#x5143;&#x7D20;&#x4E0D;&#x7A33;&#x5B9A;&#x7684;&#x9519;&#x8BEF; time.sleep(0.5) feature=one_job.find_element(By.XPATH, &apos;.//div[2]/div[@class=&quot;il</strong>3lk85&quot;]&apos;).text company_dict[&apos;feature&apos;]=feature except: company_dict[&apos;feature&apos;] = &apos;&apos; one_job = browser.find_elements(By.XPATH, &apos;//</em>[@id=&quot;jobList&quot;]/div[1]/div[@class=&quot;item__10RTO&quot;]&apos;)[j] # &#x6B64;&#x5904;&#x5FC5;&#x987B;&#x8981;&#x91CD;&#x65B0;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x4E00;&#x6B21;&#xFF0C;&#x4E0D;&#x7136;&#x4F1A;&#x62A5;web&#x5143;&#x7D20;&#x4E0D;&#x7A33;&#x5B9A;&#x7684;&#x9519;&#x8BEF; time.sleep(0.8) temp_a=one_job.find_element(By.XPATH,&apos;.//div[1]/div[1]/div[1]/a&apos;) # print(temp_a.text) try: action.move_to_element(temp_a).perform() #&#x9F20;&#x6807;&#x60AC;&#x505C; time.sleep(1)# print(&apos;j&apos;,j) floating_box=browser.find_element(By.XPATH,&apos;/html/body/div[&apos;+str(j+2)+&apos;]&apos;) temp_details=floating_box.find_element(By.XPATH,&apos;.//div/div/div/div/div&apos;).text time.sleep(0.8) detail_list=temp_details.split(&apos;\n&apos;) temp_title=[&apos;job&apos;,&apos;revenue&apos;,&apos;site&apos;,&apos;experience&apos;,&apos;qualification&apos;,&apos;attribute&apos;] for index in range(len(temp_title)): company_dict[temp_title[index]]=&apos;&apos; for index in range(len(detail_list)): company_dict[temp_title[index]]=detail_list[index].strip() floating_box = browser.find_element(By.XPATH, &apos;/html/body/div[&apos; + str(j + 2) + &apos;]&apos;) # &#x6B64;&#x5904;&#x5FC5;&#x987B;&#x8981;&#x91CD;&#x65B0;&#x5B9A;&#x4F4D;&#x4E00;&#x6B21;&#xFF0C;&#x4E0D;&#x7136;&#x4F1A;&#x62A5;web&#x5143;&#x7D20;&#x4E0D;&#x7A33;&#x5B9A;&#x7684;&#x9519;&#x8BEF; detailed_requirement = floating_box.find_element(By.XPATH, &apos;.//div/div/div/div[2]/div[2]/div&apos;).text company_dict[&apos;detail&apos;] = detailed_requirement # t_key=company_dict[&apos;com_name&apos;]+&apos;:&apos;+company_dict[&apos;job&apos;] city_total[ t_key ]=company_dict print(t_key) print(company_dict) print(&apos;<strong><strong><strong><strong><em>**</em></strong></strong></strong></strong>&apos;) time.sleep(0.8) except: continue #&#x589E;&#x91CF;&#x5F0F; try: pre_f = open(city_name+&apos;_total.json&apos;, &apos;r&apos;, encoding=&apos;utf-8&apos;) pre_d = json.load(pre_f) # &#x7528;.load pre_f.close() with open(city_name+&apos;_total.json&apos;,&apos;w&apos;,encoding=&apos;utf-8&apos;)as fp: pre_d.update(city_total) json.dump(pre_d,fp,indent=4,ensure_ascii=False) # &#x6B64;&#x65F6;&#x4E5F;&#x8981;&#x5199;&#x53C2;&#x6570;ensure_ascii=False&#xFF0C;&#x4E0D;&#x7136;json&#x6587;&#x4EF6;&#x4E2D;&#x8FD8;&#x662F;&#x4E0D;&#x663E;&#x793A;&#x4E2D;&#x6587;&#xFF0C;&#x663E;&#x793A;ascii&#x503C; 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<th>import jsonfrom urllib.request import urlopenfrom bs4 import BeautifulSoupimport urllib.requestimport pandas as pdheaders = { &apos;User-Agent&apos;: &apos;Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/108.0.0.0 Safari/537.36 Edg/108.0.1462.54&apos;}name<em>list = [1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32]provinces = [ &apos;&#x5317;&#x4EAC;&apos;, &apos;&#x5929;&#x6D25;&apos;, &apos;&#x6CB3;&#x5317;&apos;, &apos;&#x5C71;&#x897F;&apos;, &apos;&#x5185;&#x8499;&#x53E4;&apos;, &apos;&#x8FBD;&#x5B81;&apos;, &apos;&#x5409;&#x6797;&apos;, &apos;&#x9ED1;&#x9F99;&#x6C5F;&apos;, &apos;&#x4E0A;&#x6D77;&apos;, &apos;&#x6C5F;&#x82CF;&apos;, &apos;&#x6D59;&#x6C5F;&apos;, &apos;&#x5B89;&#x5FBD;&apos;, &apos;&#x798F;&#x5EFA;&apos;, &apos;&#x6C5F;&#x897F;&apos;, &apos;&#x5C71;&#x4E1C;&apos;, &apos;&#x6CB3;&#x5357;&apos;, &apos;&#x6E56;&#x5317;&apos;, &apos;&#x6E56;&#x5357;&apos;, &apos;&#x5E7F;&#x4E1C;&apos;, &apos;&#x5E7F;&#x897F;&apos;, &apos;&#x6D77;&#x5357;&apos;, &apos;&#x91CD;&#x5E86;&apos;, &apos;&#x56DB;&#x5DDD;&apos;, &apos;&#x8D35;&#x5DDE;&apos;, &apos;&#x4E91;&#x5357;&apos;, &apos;&#x897F;&#x85CF;&apos;, &apos;&#x9655;&#x897F;&apos;, &apos;&#x7518;&#x8083;&apos;, &apos;&#x9752;&#x6D77;&apos;, &apos;&#x5B81;&#x590F;&apos;, &apos;&#x65B0;&#x7586;&apos;, &apos;&#x53F0;&#x6E7E;&apos;, &apos;&#x9999;&#x6E2F;&apos;, &apos;&#x6FB3;&#x95E8;&apos;]def get<em>page<em>data(data<em>url, header): req = urllib.request.Request(data_url, headers=header) content = urllib.request.urlopen(req).read() # .decode(&apos;GBK&apos;) content = content.decode(&apos;utf-8&apos;) # python3 page = BeautifulSoup(content, &apos;html.parser&apos;) return pagedef analyse_data(page, year): table = page.find(&apos;table&apos;, attrs={&apos;id&apos;: &apos;edu_login&apos;}) trs = table.find_all(&apos;tr&apos;)[2:] df_data = pd.DataFrame(columns=[&apos;date&apos;, &apos;price&apos;]) count = 0 for tr in trs: tds = tr.find_all(&apos;td&apos;) date = tds[0].text # date = get_date(date, year) new = tds[2].text new = new[:4] # print(order+&quot;:&quot;+date+&quot;<strong><em>&quot;+old+&quot;</em></strong>&quot;+new) df_data.loc[count] = [date, new] count += 1 # df_data.set_index(&apos;date&apos;,inplace=True) return df_dataif __name</em></em> == &apos;__main</em></em>&apos;: json_data = {&apos;&#x6559;&#x80B2;&apos;: {}, &apos;&#x536B;&#x751F;&apos;: {}} for i in name_list: try: url = f&quot;<a href="https://www.gotohui.com/edu/edata-{i}&amp;quot" target="_blank">https://www.gotohui.com/edu/edata-{i}&amp;quot</a>; page = get_page_data(url, headers) name_a = page.find(&apos;a&apos;, attrs={&apos;class&apos;: &apos;name&apos;, &apos;href&apos;: f&apos;<a href="https://www.gotohui.com/area/{i}&apos;}" target="_blank">https://www.gotohui.com/area/{i}&apos;}</a>) if name_a is not None: name = name_a.get_text() table = page.find(&apos;table&apos;, attrs={&apos;id&apos;: &apos;edu_login&apos;}) data_2017 = table.find(&apos;tr&apos;, {&apos;index&apos;: &apos;2017&apos;}) data_second_cell_2017 = data_2017.find_all(&apos;td&apos;)[2].text json_data[&apos;&#x6559;&#x80B2;&apos;][name] = data_second_cell_2017 url = f&quot;<a href="https://www.gotohui.com/health/hdata-{i}&amp;quot" target="_blank">https://www.gotohui.com/health/hdata-{i}&amp;quot</a>; page = get_page_data(url, headers) name_a = page.find(&apos;a&apos;, attrs={&apos;class&apos;: &apos;name&apos;, &apos;href&apos;: f&apos;<a href="https://www.gotohui.com/area/{i}&apos;}" target="_blank">https://www.gotohui.com/area/{i}&apos;}</a>) if name_a is not None: name = name_a.get_text() table = page.find(&apos;table&apos;, attrs={&apos;id&apos;: &apos;health_login&apos;}) data_2017 = table.find(&apos;tr&apos;, {&apos;index&apos;: &apos;2017&apos;}) data_second_cell_2017 = data_2017.find_all(&apos;td&apos;)[1].text json_data[&apos;&#x536B;&#x751F;&apos;][name] = data_second_cell_2017 except Exception: continue with open(&apos;../data/edu_and_health.json&apos;, &apos;w&apos;, encoding=&quot;utf-8&quot;) as f: json.dump(json_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)</th>
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<p>&#x56FE;17 &#x4EBA;&#x5747;&#x53EF;&#x652F;&#x914D;&#x6536;&#x5165;&#x76F8;&#x5173;&#x6570;&#x636E;&#x622A;&#x56FE;</p>
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<th>from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Byimport timeimport jsonfrom selenium.webdriver import ActionChains# &#x6D4F;&#x89C8;&#x5668;&#x5BF9;&#x8C61;browser = webdriver.Edge(executable<em>path=r&apos;.\msedgedriver.exe&apos;)# &#x521B;&#x5EFA; ActionChains &#x5BF9;&#x8C61;&#xFF1A;&#x7C7B;&#x4F3C;&#x4E00;&#x4E2A;&#x9F20;&#x6807;action = ActionChains(browser)if <strong>name</strong> == &apos;<em>_main</em></em>&apos;: # &#x83B7;&#x53D6;&#x804C;&#x4E1A;&#x5217;&#x8868; browser.get(&quot;<a href="https://www.kanzhun.com/&amp;quot" target="_blank">https://www.kanzhun.com/&amp;quot</a>;) job_select = browser.find_element(By.XPATH, &quot;//div[@class=&apos;select-job&apos;]&quot;) job_select.click() time.sleep(1) job_dict = {} list_blocks = browser.find_elements(By.CLASS_NAME, &quot;list-block&quot;) for list_block in list_blocks: name = list_block.find_element(By.CLASS_NAME, &quot;second-name&quot;).text job_dict[name] = [] jobs = list_block.find_elements(By.CLASS_NAME, &quot;cell-item&quot;) for job_item in jobs: job_dict[name].append(job_item.text) categories = browser.find_elements(By.CLASS_NAME, &quot;list-item&quot;) for category in categories: action.move_to_element(category).perform() list_blocks = browser.find_elements(By.CLASS_NAME, &quot;list-block&quot;) for list_block in list_blocks: name = list_block.find_element(By.CLASS_NAME, &quot;second-name&quot;).text job_dict[name] = [] jobs = list_block.find_elements(By.CLASS_NAME, &quot;cell-item&quot;) for job_item in jobs: job_dict[name].append(job_item.text) print(job_dict) # for job in job_list: # browser.get(f&quot;<a href="https://www.kanzhun.com/search/?query={job}&amp;type=0&amp;quot" target="_blank">https://www.kanzhun.com/search/?query={job}&amp;type=0&amp;quot</a>;) # time.sleep(1) data_dict = {} for cate, jobs in job_dict.items(): data_dict[cate] = {} for job in jobs: try: data_dict[cate][job] = {} browser.get(f&quot;<a href="https://www.kanzhun.com/search/?query={job}&amp;type=0&amp;quot" target="_blank">https://www.kanzhun.com/search/?query={job}&amp;type=0&amp;quot</a>;) time.sleep(2) numbers = browser.find_elements(By.CLASS_NAME, &quot;red&quot;) data_dict[cate][job][&apos;&#x5E73;&#x5747;&#x6570;&apos;] = numbers[0].text data_dict[cate][job][&apos;&#x4E2D;&#x4F4D;&#x6570;&apos;] = numbers[1].text search_datas = browser.find_elements(By.CLASS_NAME, &quot;search-data-item&quot;) data_dict[cate][job][&apos;&#x5C31;&#x4E1A;&#x8D8B;&#x52BF;&apos;] = search_datas[0].text data_dict[cate][job][&apos;&#x62DB;&#x8058;&#x8D8B;&#x52BF;&apos;] = search_datas[1].text except Exception: continue browser.quit() with open(&apos;../data/job_data.json&apos;, &apos;w&apos;, encoding=&apos;utf-8&apos;) as f: json.dump(data_dict, f, indent=4, ensure_ascii=False)</th>
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<p>&#x25CF;&#x62DB;&#x8058;&#x4FE1;&#x606F;&#x6C47;&#x603B;&#x7684;excel&#x8868;&#x683C;&#x6587;&#x4EF6;&#xFF1A;</p>
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<p>&#x25CF;&#x8FD1;&#x4E24;&#x5E74;&#x6BCF;&#x5468;&#x5E73;&#x5747;&#x623F;&#x4EF7;&#x7684;json&#x5B58;&#x50A8;&#x6587;&#x4EF6;&#xFF08;&#x4EE5;&#x57CE;&#x5E02;&#x540D;&#x4E3A;&#x952E;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x65F6;&#x95F4;&#x6233;&#x4E0E;&#x5E73;&#x5747;&#x623F;&#x4EF7;&#x7684;&#x5217;&#x8868;&#x4E3A;&#x503C;&#xFF09;&#xFF1A;</p>
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<p>&#x56FE;21 &#x8FD1;&#x4E24;&#x5E74;&#x6BCF;&#x5468;&#x5E73;&#x5747;&#x623F;&#x4EF7;&#x7684;json&#x6587;&#x4EF6;&#x90E8;&#x5206;&#x622A;&#x56FE;</p>
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<p>&#x25CF;&#x5C31;&#x4E1A;&#x4E0E;&#x5931;&#x4E1A;&#x4EBA;&#x6570;&#x7684;excel&#x8868;&#x683C;&#x6587;&#x4EF6;&#xFF1A;</p>
<p><img src="D:\table\export\assets\img-24.png" alt=""></p>
<p>&#x56FE;23 &#x5C31;&#x4E1A;&#x4E0E;&#x5931;&#x4E1A;&#x4EBA;&#x6570;&#x7684;excel&#x8868;&#x683C;&#x90E8;&#x5206;&#x622A;&#x56FE;</p>
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<li>&#x6559;&#x80B2;&#x4E0E;&#x536B;&#x751F;&#x76F8;&#x5173;&#x6570;&#x636E;json&#x6587;&#x4EF6;&#xFF1A;</li>
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<li>&#x4FDD;&#x9669;&#x76F8;&#x5173;&#x6570;&#x636E;json&#x6587;&#x4EF6;&#xFF1A;</li>
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<p><img src="D:\table\export\assets\img-27.png" alt=""></p>
<ul>
<li>&#x4EBA;&#x5747;&#x53EF;&#x652F;&#x914D;&#x6536;&#x5165;json&#x6587;&#x4EF6;&#xFF1A;</li>
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<p><img src="D:\table\export\assets\img-28.png" alt=""></p>
<ul>
<li>&#x5404;&#x804C;&#x4E1A;&#x85AA;&#x8D44;&#x6C34;&#x5E73;json&#x6587;&#x4EF6;&#xFF1A;</li>
</ul>
<p><img src="D:\table\export\assets\img-29.png" alt=""></p>
<h3 id="3-2-3">3.2.3 &#x7279;&#x5F81;&#x5DE5;&#x7A0B; </h3>
<p>&#x4EE5;&#x4E0B;&#x4E3A;(&#x7ED3;&#x5408;pandas&#x3001;numpy&#x3001;sklearn&#x3001;statsmodels&#x7B49;&#x5E93;)&#x63D0;&#x53D6;&#x7684;&#x7279;&#x5F81;&#x4FE1;&#x606F;&#x4E0E;&#x8FC7;&#x7A0B;&#xFF1A;</p>
<ol>
<li>&#x57CE;&#x5E02;&#x62DB;&#x8058;&#x5C97;&#x4F4D;&#x7684;&#x5E73;&#x5747;&#x85AA;&#x8D44;&#x4E0E;&#x5176;&#x6240;&#x9700;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x7ECF;&#x9A8C;&#x3001;&#x6027;&#x8D28;(&#x517C;&#x804C;,&#x5168;&#x804C;&#xFF0C;&#x5B9E;&#x4E60;)&#x3001;&#x89C4;&#x6A21;&#x3001;&#x6240;&#x9700;&#x5B66;&#x5386;&#x7684;&#x5206;&#x5E03;&#xFF1A;</li>
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<p>&#x6839;&#x636E;&#x9884;&#x5904;&#x7406;&#x540E;&#x62DB;&#x8058;&#x4FE1;&#x606F;&#x6C47;&#x603B;&#x7684;excel&#x8868;&#x683C;&#x8BA1;&#x7B97;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x57CE;&#x5E02;&#x7684;&#x5E73;&#x5747;&#x85AA;&#x8D44;&#xFF0C;&#x6839;&#x636E;&#x62DB;&#x8058;&#x4FE1;&#x606F;&#x6C47;&#x603B;&#x7684;excel&#x8868;&#x683C;&#xFF0C;&#x5C06;&#x6570;&#x636E;&#x6309;&#x57CE;&#x5E02;&#x5206;&#x7C7B;&#x5E76;&#x4F9D;&#x6B21;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x5404;&#x9879;&#x6307;&#x6807;&#x7684;&#x6570;&#x91CF;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x4E0B;&#x4E3A;&#x5404;&#x9879;&#x6307;&#x6807;&#x7684;&#x53D6;&#x503C;&#xFF1A;</p>
<p>&#x6240;&#x9700;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x7ECF;&#x9A8C;&#xFF1A;&apos;&#x7ECF;&#x9A8C;&#x4E0D;&#x9650;&apos;,&apos;&#x5728;&#x6821;/&#x5E94;&#x5C4A;&apos; ,&apos;1&#x5E74;&#x4EE5;&#x4E0B;&apos; ,&apos;1-3&#x5E74;&apos; ,&apos;3-5&#x5E74;&apos; ,&apos;5-10&#x5E74;&apos; ,&apos;10&#x5E74;&#x4EE5;&#x4E0A;&apos;&#x3002;</p>
<p>&#x6027;&#x8D28;&#xFF1A;&apos;&#x517C;&#x804C;&apos; ,&apos;&#x5168;&#x804C;&apos; ,&apos;&#x5B9E;&#x4E60;&apos;&#x3002;</p>
<p>&#x89C4;&#x6A21;&#xFF1A;&apos;&lt;15&#x4EBA;&apos; ,&apos;15-50&#x4EBA;&apos; ,&apos;50-150&#x4EBA;&apos; ,&apos;150-500&#x4EBA;&apos; ,&apos;500-2000&#x4EBA;&apos; ,&apos;2000&#x4EBA;&gt;&apos;&#x3002;</p>
<p>&#x6240;&#x9700;&#x5B66;&#x5386;&#xFF1A;&apos;&#x5B66;&#x5386;&#x4E0D;&#x9650;&apos; ,&apos;&#x5927;&#x4E13;&apos;,&apos;&#x672C;&#x79D1;&apos; ,&apos;&#x7855;&#x58EB;&apos; ,&apos;&#x535A;&#x58EB;&apos;&#x3002;</p>
<ol>
<li>&#x57CE;&#x5E02;&#x62DB;&#x8058;&#x5C97;&#x4F4D;&#x7684;&#x96BE;&#x5EA6;&#x7CFB;&#x6570;&#x7684;&#x5206;&#x5E03;&#xFF1A;</li>
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<p>&#x6839;&#x636E;&#x9884;&#x5904;&#x7406;&#x540E;&#x62DB;&#x8058;&#x4FE1;&#x606F;&#x6C47;&#x603B;&#x7684;excel&#x8868;&#x683C;&#xFF08;&#x6570;&#x636E;&#x5747;&#x5DF2;&#x6781;&#x5927;&#x5316;&#xFF09;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x6807;&#x51C6;&#x5316;&#x7684;<strong>&#x62DB;&#x8058;&#x6570;&#x636E;(&#x85AA;&#x8D44;&#x3001;&#x6240;&#x9700;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x7ECF;&#x9A8C;&#x3001;&#x6027;&#x8D28;&#x3001;&#x89C4;&#x6A21;&#x3001;&#x6240;&#x9700;&#x5B66;&#x5386;)</strong>&#x7B49;&#x4F5C;&#x4E3A;&#x8BC4;&#x4EF7;&#x6307;&#x6807;&#xFF0C;&#x8FDB;&#x884C;Topsis&#x8BC4;&#x4EF7;&#xFF0C;&#x6700;&#x540E;<strong>&#x4EE5;&#x53D8;&#x5F02;&#x7CFB;&#x6570;&#xFF08;&#x5373;&#x8BE5;&#x7279;&#x5F81;&#x7684;&#x6807;&#x51C6;&#x5DEE;&#x4E0E;&#x5E73;&#x5747;&#x503C;&#x4E4B;&#x6BD4;&#xFF09;&#x4E3A;&#x6743;&#x91CD;</strong>&#x5F97;&#x5230;&#x6BCF;&#x4EFD;&#x62DB;&#x8058;&#x5DE5;&#x4F5C;&#x7684;&#x5E94;&#x8058;&#x6210;&#x529F;&#x96BE;&#x5EA6;&#x8BC4;&#x5206;&#xFF0C;&#x7136;&#x540E;&#x5373;&#x53EF;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x57CE;&#x5E02;&#x7684;&#x5C97;&#x4F4D;&#x96BE;&#x5EA6;&#x7CFB;&#x6570;&#x5206;&#x5E03;&#x3002;</p>
<p>&#x4EE5;&#x4E0B;&#x4E3A;&#x4EE5;&#x53D8;&#x5F02;&#x7CFB;&#x6570;&#x4E3A;&#x6743;&#x91CD;&#x7684;Topsis&#x8BC4;&#x4EF7;&#x6A21;&#x578B;&#x4EE3;&#x7801;&#xFF1A;</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>def feature_analyse2(fa2_df0): evaluate_data=fa2_df0.loc[:,[&apos;revenue&apos;,&apos;experience&apos;,&apos;attribute&apos;,&apos;nop&apos;,&apos;qualification&apos;]].values evaluate_data=evaluate_data.astype(&apos;float&apos;) temp_num= np.sqrt((evaluate_data<strong>2).sum(axis=0)) evaluate_data=evaluate_data/temp_num #&#x6807;&#x51C6;&#x5316; max_num=evaluate_data.max(axis=0) min_num=evaluate_data.min(axis=0) # &#x7ED3;&#x5408;&#x53D8;&#x5F02;&#x7CFB;&#x6570;&#x6CD5;&#x7684;TOPSIS&#x8BC4;&#x4EF7;&#x6A21;&#x578B; W= np.std(evaluate_data,ddof=1,axis=0) /np.mean(evaluate_data,axis=0)#&#x53D8;&#x5F02;&#x7CFB;&#x6570;&#x6CD5;&#x6743;&#x91CD; W= W/W.sum() print(W) D_best= np.sqrt(( ((evaluate_data- max_num)</strong>2)<em>W ).sum(axis=1)) D_worst = np.sqrt(( ((evaluate_data - min_num) ** 2)</em>W ).sum(axis=1)) D_sum=D_best+D_worst C=D_worst/D_sum #&#x7EFC;&#x5408;&#x8BC4;&#x5206; print((C&gt;0.5).sum(),C.shape) fa2_df0.loc[:,&apos;degree of difficulty&apos;]=C #&#x65B0;&#x589E;&#x4E00;&#x5217;&#x96BE;&#x5EA6;&#x8BC4;&#x5206; # writer1=pd.ExcelWriter(&apos;&#x62DB;&#x8058;&#x4FE1;&#x606F;_afterProcessing.xlsx&apos;) fa2_df0.to_excel(writer1,sheet_name=&apos;sheet_1&apos;,index=False) writer1.save()#&#x8BB0;&#x5F97;&#x52A0;save return fa2_df0.loc[:,[&apos;site&apos;,&apos;degree of difficulty&apos;]]</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>&#x25CF;&#x5C97;&#x4F4D;&#x96BE;&#x5EA6;&#x7CFB;&#x6570;&#xFF08;degree of difficulty&#xFF09;&#x90E8;&#x5206;&#x622A;&#x56FE;&#xFF1A;</p>
<p><img src="D:\table\export\assets\img-30.png" alt=""></p>
<p>&#x56FE;24 &#x5C97;&#x4F4D;&#x96BE;&#x5EA6;&#x7CFB;&#x6570;excel&#x8868;&#x683C;&#x90E8;&#x5206;&#x622A;&#x56FE;</p>
<p>&#x2462;&#x57CE;&#x5E02;&#x7684;&#x57FA;&#x4E8E;&#x805A;&#x7C7B;&#x7684;&#x85AA;&#x8D44;&#x6C34;&#x5E73;&#x7684;&#x5206;&#x5E03;&#xFF1A;</p>
<p>&#x5BF9;&#x6240;&#x6709;&#x5C97;&#x4F4D;&#x7684;&#x85AA;&#x8D44;&#x53D8;&#x91CF;&#x4F7F;&#x7528;&#x7ED3;&#x5408;sklearn&#x673A;&#x5668;&#x5B66;&#x4E60;&#x5E93;&#x8FDB;&#x884C;<strong>&#x5C42;&#x6B21;&#x805A;&#x7C7B;</strong>AgglomerativeClustering &#xFF0C;&#x5F97;&#x51FA;&#x5C06;&#x85AA;&#x8D44;&#x6C34;&#x5E73;&#x5206;&#x4E3A;6&#x7C7B;&#xFF0C;&#x5176;&#x805A;&#x7C7B;&#x4E2D;&#x5FC3;&#xFF08;0-5&#x7C7B;&#xFF09;&#x7684;&#x85AA;&#x8D44;&#xFF08;&#x5355;&#x4F4D;&#xFF1A;&#x5143;&#xFF09;&#x5206;&#x522B;&#x4E3A;&#xFF08;&#x805A;&#x7C7B;&#x4E2D;&#x5FC3;&#x662F;&#x4F1A;&#x968F;&#x7740;&#x6570;&#x636E;&#x800C;&#x6539;&#x53D8;&#x7684;&#xFF0C;&#x4EE5;&#x4E0B;&#x7684;&#x805A;&#x7C7B;&#x4E2D;&#x5FC3;&#x4E3A;&#x76EE;&#x524D;&#x6570;&#x636E;&#x7684;&#x805A;&#x7C7B;&#x4E2D;&#x5FC3;&#xFF09;</p>
<p>{&apos;0&apos;: 25707.46, &apos;1&apos;: 16709.04, &apos;2&apos;: 5926.94, &apos;3&apos;: 70020.41, &apos;4&apos;: 41846.67, &apos;5&apos;: 10805.11}</p>
<p>&#x7136;&#x540E;&#x5373;&#x53EF;&#x7EDF;&#x8BA1;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x57CE;&#x5E02;&#x7684;&#x6BCF;&#x7C7B;&#x85AA;&#x8D44;&#x6C34;&#x5E73;&#x7684;&#x5360;&#x6BD4;&#x5206;&#x5E03;&#x3002;</p>
<p>&#x4EE5;&#x4E0B;&#x4E3A;&#x5C42;&#x6B21;&#x805A;&#x7C7B;&#x7684;&#x90E8;&#x5206;&#x4EE3;&#x7801;&#xFF1A;</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>def feature<em>analyse3_1(): file_data=pd.read_excel(&apos;&#x62DB;&#x8058;&#x4FE1;&#x606F;_afterProcessing.xlsx&apos;) file_data=file_data.loc[:,[&apos;id&apos;,&apos;site&apos;,&apos;revenue&apos;,&apos;experience&apos;,&apos;attribute&apos;,&apos;nop&apos;,&apos;qualification&apos; ]] new_arr1=file_data.loc[:,&apos;revenue&apos;].values.reshape(-1,1) # &#x753B;&#x5C42;&#x6B21;&#x805A;&#x7C7B;&#x56FE; # z=sch.linkage(new_arr1,method=&apos;ward&apos;) # sch.dendrogram(z ,new_arr1.shape[0]) # plt.title(&apos;Cluster&apos;) # plt.show() # S=[] #&#x5B58;&#x603B;&#x8F6E;&#x5ED3;&#x7CFB;&#x6570; &#xFF08;&#x516C;&#x5F0F;&#x770B;word&#xFF09; # K=range(2,8) #K&#x53D6;&#x503C;&#x4ECE;2&#x5230;&#x6837;&#x672C;&#x5BB9;&#x91CF;n-1&#xFF0C;&#x4E0D;&#x80FD;&#x53D6;n&#x56E0;&#x4E3A;&#x53D6;n&#x65F6;&#x603B;&#x8F6E;&#x5ED3;&#x7CFB;&#x6570;&#x4E3A;1&#xFF0C;&#x4E14;&#x65E0;&#x610F;&#x4E49; # for i in K: # Agg_hc = AgglomerativeClustering(n_clusters=i, metric=&apos;euclidean&apos;, # linkage=&apos;ward&apos;, ) # linkage = &apos;ward&apos;&#x65F6;&#xFF0C;metric&#x5FC5;&#x987B;&#x4E3A;&apos;euclidean&apos;&#xFF0C;&#x5373;&#x9ED8;&#x8BA4; # labels = Agg_hc.fit_predict(new_arr1) # &#x8BAD;&#x7EC3;&#x6570;&#x636E; # S.append(silhouette_score(new_arr1,labels)) # # plt.plot(K,S,&apos;o-&apos;) # plt.show() Agg_hc = AgglomerativeClustering(n_clusters = 6, metric = &apos;euclidean&apos;, linkage = &apos;ward&apos;,) #linkage = &apos;ward&apos;&#x65F6;&#xFF0C;metric&#x5FC5;&#x987B;&#x4E3A;&apos;euclidean&apos;&#xFF0C;&#x5373;&#x9ED8;&#x8BA4; y_hc = Agg_hc.fit_predict(new_arr1) # &#x8BAD;&#x7EC3;&#x6570;&#x636E; #&#x4E5F;&#x53EF;&#x4EE5;&#x4F7F;&#x7528;k-means&#x65B9;&#x6CD5;&#xFF0C;&#x6B64;&#x5904;&#x7528;&#x7CFB;&#x7EDF;&#x805A;&#x7C7B;&#x6CD5; # md=KMeans(6,n_init=10).fit(new_arr1) # y_hc=md.labels</em> # print(y_hc)#&#x67E5;&#x770B;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x6837;&#x672C;&#x5C5E;&#x4E8E;&#x54EA;&#x4E2A;&#x65CF; file_data.loc[:,&apos;revenue_class&apos;]=y_hc #&#x5206;&#x4E3A;6&#x7C7B; file_data1=file_data.loc[:,[&apos;revenue&apos;,&apos;revenue_class&apos;]] file_data1= file_data1.groupby([&apos;revenue_class&apos;]).agg({&apos;revenue&apos;: [&apos;mean&apos;,&apos;count&apos;]}) print(file_data1) class_explanation={} for i in range(len(file_data1)): class_explanation[str(i)]=file_data1.loc[i,(&apos;revenue&apos;,&apos;mean&apos;)].round(2) print(class_explanation) #------------</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>&#x25CF;&#x4EE5;&#x4E0B;&#x4E3A;&#x5C42;&#x6B21;&#x805A;&#x7C7B;&#x7684;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x56FE;&#xFF1A;</p>
<p><img src="D:\table\export\assets\img-31.png" alt=""></p>
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